CN113642959A - 物品配送任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物品配送任务分配方法、装置、设备及介质，包括：获取配送任务，配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间，将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组，通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定高峰区间对应的第一目标时长，确定非高峰区间对应的第二目标时长，若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，若当前时间节点属于高峰区间，则基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，采用本发明有利于任务分配的合理性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种物品配送任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着互联网、通信、物流等行业的发展，外卖和快递已深入当代人的生活。但随着订单的不断增长，高峰期的配送成为了很多楼宇的棘手问题：楼宇在高峰期不仅要面对大量的人流，还需要面对大量在短时间内要输送至目标楼层的物品包裹。
快递可以通过错峰的方式减少对楼宇运力的集中压力，但外卖由于其业务特性普遍发生在高峰期。同时，下单和到达时间的不确定性会导致人流分散，降低电梯单次上下行的效率，从而降低整体效率。出于部分这方面的考虑，配送机器人通常被设计为具备同时负载多个物品包裹的能力。但是，发明人在实现本发明的过程中，发现现有的方案指数存在如下问题：等待的时间越长，越能等到更多的包裹，可这也会造成用户等待的时间变长，与外卖较高即时性的需求是矛盾的。因此，需要一种高效精准的物品配送任务分配方法，以提高物品配送效率。
发明内容
本发明实施例提供一种物品配送任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质，以减少物品配送任务分配的精准性。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种物品配送任务分配方法，包括：
获取配送任务，所述配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间；
将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组；
通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定所述高峰区间对应的第一目标时长，确定所述非高峰区间对应的第二目标时长，其中，所述第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，所述第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间；
若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果；
若所述当前时间节点属于高峰区间，则基于所述第二目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到所述任务分配结果。
可选地，所述若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果包括：
针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，所述等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟所述第一目标时长得到的时间点；
若所述当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断是否存在下一个配送任务；
若存在，则返回至所述基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
若不存在，则获取所述楼层计数，以及每个所述楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
可选地，所述确定所述高峰区间对应的第一目标时长包括：
获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，所述第一预设调整时长大于所述第二预设调整时长；
采用单边下降的方式，对所述第一初始时长下降所述第一预设调整时长，得到第一参考时长；
基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
若所述楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将所述第一参考时长延长所述第二预设调整时长，并返回到所述基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到所述楼层计数小于或等于所述预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
将所述更新后的第一参考时长作为所述第一目标时长。
可选地，在所述当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载之后，并且，在所述判断是否存在下一个配送任务之前，所述方法还包括：
若所述当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种物品配送任务分配装置，包括：
任务获取模块，用于获取配送任务，所述配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间；
任务分组模块，用于将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组；
参考数据确定模块，用于通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定所述高峰区间对应的第一目标时长，确定所述非高峰区间对应的第二目标时长，其中，所述第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，所述第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间；
第一分配模块，用于若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果；
第二分配模块，用于若所述当前时间节点属于高峰区间，则基于所述第二目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到所述任务分配结果。
可选地，所述第一分配模块包括：
任务读取单元，用于针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
方案生成单元，用于基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
负载更新单元，用于当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，所述等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟所述第一目标时长得到的时间点；
计数更新单元，用于若所述当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断单元，用于判断是否存在下一个配送任务；
循环迭代单元，用于若存在，则返回至所述基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
方案确定单元，用于若不存在，则获取所述楼层计数，以及每个所述楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
可选地，所述参考数据确定模块包括：
数值获取单元，用于获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，所述第一预设调整时长大于所述第二预设调整时长；
第一调整单元，用于采用单边下降的方式，对所述第一初始时长下降所述第一预设调整时长，得到第一参考时长；
参考计数计算单元，用于基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
第二调整单元，用于若所述楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将所述第一参考时长延长所述第二预设调整时长，并返回到所述基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到所述楼层计数小于或等于所述预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
目标时长确定单元，用于将所述更新后的第一参考时长作为所述第一目标时长。
可选地，所述装置还包括：
楼层更新模块，用于若所述当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述物品配送任务分配方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述物品配送任务分配方法的步骤。
本发明实施例提供的物品配送任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取配送任务，配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间，将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组，通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定高峰区间对应的第一目标时长，确定非高峰区间对应的第二目标时长，其中，第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间，若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，若当前时间节点属于高峰区间，则基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，实现对于多个物件派送任务的快速分配，提高物品配送任务分配的合理性，有利于提高配送效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是本申请的物品配送任务分配方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的物品配送任务分配装置的一个实施例的结构示意图；
图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的物品配送任务分配方法由服务器执行，相应地，物品配送任务分配装置设置于服务器中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器，本申请实施例中的终端设备101、102、103具体可以对应的是实际生产中的应用系统。
请参阅图2，图2示出本发明实施例提供的一种物品配送任务分配方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
本实施例的具体详述如下：
S201：获取配送任务，配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间。
具体的，每个配送任务具体可以是一个订单对应的物品派送信息，单个配送任务中包含的物品具体可以通过包裹来计算，每个包裹作为一个负载量的单位，在获取配送任务的同时，获取配送任务中包括配送楼层、负载量和配送时间区间等信息。
其中，配送楼层是指物品派送到楼宇的具体楼层，例如六楼、七楼等。
其中，配送时间区间是指期待的配送时间范围。
S202：将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组。
具体地，根据楼层进行分组，将配送相同相同的配送任务，作为一组配送任务。
S203：通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定高峰区间对应的第一目标时长，确定非高峰区间对应的第二目标时长，其中，第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间。
其中，历史派送数据是指历史配送任务中的各项数值，包括但不限于配送任务的负载量、配送时间、每个配送任务的耗时，用户等待时长等。
其中，预设峰值判断条件是指达到高峰区间和非高峰区间的判断条件，可根据实际需要进行设定，此处不作具体限定，例如，将每分钟派送物品数量超过100个负载量的时间点，作为高峰区间。
其中，高峰区间对应的第一目标时长和非高峰区间对应的第二目标时长，可通过预设一个初始时长，进而对初始时长进行优化，得到符合配送预期，并且用户体验较好的第一目标时长和第二目标时长，具体优化方式可参考后续实施例的描述，为避免重复，此处不再赘述。
需要说明的是，机器人的水平移动效率和当时的环境有关，为了降低环境带来的噪音，本实施例将配送任务简化为一批批要去往不同目标楼层的包裹，将机器人的移动简化为楼层间的跳转。
S204：若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果。
S205：若当前时间节点属于高峰区间，则基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果。
本实施例中，获取配送任务，配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间，将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组，通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定高峰区间对应的第一目标时长，确定非高峰区间对应的第二目标时长，其中，第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间，若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，若当前时间节点属于高峰区间，则基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，实现对于多个物件派送任务的快速分配，提高物品配送任务分配的合理性，有利于提高配送效率。
在一具体可选实施方式中，步骤S204，若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果包括：
针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
基于配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟第一目标时长得到的时间点；
若当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断是否存在下一个配送任务；
若存在，则返回至基于配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
若不存在，则获取楼层计数，以及每个楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
需要说明的是，在配送时间区间属于非高峰区间，可参考本实施例提供的方法，基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果，为避免重复，此处不再赘述。
本实施例中，在配送时间区间属于高峰区间时，针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务，基于配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案，并通过配送任务的负载与机器人负载、预设最大负载之间的关系，对楼层计数进行更新，并获取每个楼层计数对应的配送方案，作为任务分配结果。
在一具体可选实施方式中，步骤S203，确定高峰区间对应的第一目标时长包括：
获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，第一预设调整时长大于第二预设调整时长；
采用单边下降的方式，对第一初始时长下降第一预设调整时长，得到第一参考时长；
基于历史派送数据和第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
若楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将第一参考时长延长第二预设调整时长，并返回到基于历史派送数据和第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到楼层计数小于或等于预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
将更新后的第一参考时长作为第一目标时长。
其中，单边下降方式是指每次下降固定数值的方式。
其中，预设楼层计数阈值是指预先设置的合计楼层计数的数值。
例如，高峰区间的第一初始时长为3分钟，第一预设调整时长为10秒，第二预设调整时长为1秒。调整首先以10秒为单位在各个维度上进行，当所有维度的下降均会导致到合计次数超过阈值时，再以1秒为单位进行更细节的优化。以10秒为单位的训练至多需要30*10+10*38次计算(10为高峰期对应的数组元素个数)，以1秒为单位的训练至多需要10*48次计算。因此训练时间可预期且不长。
本实施例中，通过采用单边下降方式，即将认为用户可以接受的等待时间作为初始值，总是朝着等待时间减少的方向进行优化，有利于提高配送效率的同时提高用户体验。
在一具体可选实施方式中，在当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载之后，并且，在判断是否存在下一个配送任务之前，该方法还包括：
若当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图3示出与上述实施例物品配送任务分配方法一一对应的物品配送任务分配装置的原理框图。如图3所示，该物品配送任务分配装置包括任务获取模块31、任务分组模块32、参考数据确定模块33、第一分配模块34和第二分配模块35。各功能模块详细说明如下：
任务获取模块31，用于获取配送任务，配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间；
任务分组模块32，用于将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组；
参考数据确定模块33，用于通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定高峰区间对应的第一目标时长，确定非高峰区间对应的第二目标时长，其中，第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间；
第一分配模块34，用于若配送时间区间属于高峰区间，则基于第一目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果；
第二分配模块35，用于若当前时间节点属于高峰区间，则基于第二目标时长和每个配送任务的负载量，对每个配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果。
可选地，第一分配模块包括：
任务读取单元，用于针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
方案生成单元，用于基于配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
负载更新单元，用于当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟第一目标时长得到的时间点；
计数更新单元，用于若当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断单元，用于判断是否存在下一个配送任务；
循环迭代单元，用于若存在，则返回至基于配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
方案确定单元，用于若不存在，则获取楼层计数，以及每个楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
可选地，参考数据确定模块包括：
数值获取单元，用于获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，第一预设调整时长大于第二预设调整时长；
第一调整单元，用于采用单边下降的方式，对第一初始时长下降第一预设调整时长，得到第一参考时长；
参考计数计算单元，用于基于历史派送数据和第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
第二调整单元，用于若楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将第一参考时长延长第二预设调整时长，并返回到基于历史派送数据和第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到楼层计数小于或等于预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
目标时长确定单元，用于将更新后的第一参考时长作为第一目标时长。
可选地，装置还包括：
楼层更新模块，用于若当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
关于物品配送任务分配装置的具体限定可以参见上文中对于物品配送任务分配方法的限定，在此不再赘述。上述物品配送任务分配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件连接存储器41、处理器42、网络接口43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或D界面显示存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如安卓安装包压缩的程序代码等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的程序代码或者处理数据，例如运行电子文件的控制的程序代码。
所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有界面显示程序，所述界面显示程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的物品配送任务分配方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物品配送任务分配方法，应用于楼宇物品派送场景，其特征在于，包括：
获取配送任务，所述配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间；
将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组；
通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定所述高峰区间对应的第一目标时长，确定所述非高峰区间对应的第二目标时长，其中，所述第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，所述第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间；
若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果；
若所述当前时间节点属于高峰区间，则基于所述第二目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到所述任务分配结果。
2.如权利要求1所述的物品配送任务分配方法，其特征在于，所述若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果包括：
针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，所述等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟所述第一目标时长得到的时间点；
若所述当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断是否存在下一个配送任务；
若存在，则返回至所述基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
若不存在，则获取所述楼层计数，以及每个所述楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
3.如权利要求1所述的物品配送任务分配方法，其特征在于，所述确定所述高峰区间对应的第一目标时长包括：
获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，所述第一预设调整时长大于所述第二预设调整时长；
采用单边下降的方式，对所述第一初始时长下降所述第一预设调整时长，得到第一参考时长；
基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
若所述楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将所述第一参考时长延长所述第二预设调整时长，并返回到所述基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到所述楼层计数小于或等于所述预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
将所述更新后的第一参考时长作为所述第一目标时长。
4.如权利要求2所述的物品配送任务分配方法，其特征在于，在所述当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，所述等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟所述第一目标时长得到的时间点之后，并且，在所述判断是否存在下一个配送任务之前，所述方法还包括：
若所述当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
5.一种物品配送任务分配装置，应用于楼宇物品派送场景，其特征在于，包括：
任务获取模块，用于获取配送任务，所述配送任务包括配送楼层、负载量和配送时间区间；
任务分组模块，用于将配送楼层相同的配送任务，作为一组配送任务，得到至少两组配送任务组；
参考数据确定模块，用于通过历史派送数据和预设峰值判定条件，确定高峰区间和非高峰区间，并确定所述高峰区间对应的第一目标时长，确定所述非高峰区间对应的第二目标时长，其中，所述第一目标时长为高峰区间用户可接受的等待时间，所述第二目标时长为非高峰区间用户可接受的等待时间；
第一分配模块，用于若所述配送时间区间属于高峰区间，则基于所述第一目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到任务分配结果；
第二分配模块，用于若所述当前时间节点属于高峰区间，则基于所述第二目标时长和每个所述配送任务的负载量，对每个所述配送任务组中的任务进行分配，得到所述任务分配结果。
6.如权利要求5所述的物品配送任务分配装置，其特征在于，所述第一分配模块包括：
任务读取单元，用于针对每组任务组中的任务，按时间顺序读取配送任务；
方案生成单元，用于基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案；
负载更新单元，用于当配送任务的任务开始时间小于等待结束时间时，增加当前机器人负载，其中，所述等待结束时间为配送时间区间中的结束时间点延迟所述第一目标时长得到的时间点；
计数更新单元，用于若所述当前机器人负载达到预设最大负载，则增加楼层计数，并更新等待结束时间；
判断单元，用于判断是否存在下一个配送任务；
循环迭代单元，用于若存在，则返回至所述基于所述配送任务的负载量和当前机器人负载，生成配送方案的步骤继续执行；
方案确定单元，用于若不存在，则获取所述楼层计数，以及每个所述楼层计数对应的配送方案，得到任务分配结果。
7.如权利要求5所述的物品配送任务分配装置，其特征在于，所述参考数据确定模块包括：
数值获取单元，用于获取第一初始时长、第一预设调整时长和第二预设调整时长，所述第一预设调整时长大于所述第二预设调整时长；
第一调整单元，用于采用单边下降的方式，对所述第一初始时长下降所述第一预设调整时长，得到第一参考时长；
参考计数计算单元，用于基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数；
第二调整单元，用于若所述楼层计数大于预设楼层计数阈值，则将所述第一参考时长延长所述第二预设调整时长，并返回到所述基于所述历史派送数据和所述第一参考时长进行楼层计数计算，得到参考楼层计数继续执行，直到所述楼层计数小于或等于所述预设楼层计数阈值，得到更新后的第一参考时长；
目标时长确定单元，用于将所述更新后的第一参考时长作为所述第一目标时长。
8.如权利要求6所述的物品配送任务分配装置，其特征在于，所述装置还包括：
楼层更新模块，用于若所述当前机器人负载小于预设最大负载，则更新等待结束时间，并采用如下公式更新楼层计数：
其中，S’为更新后的楼层计数，S为更新前的楼层计数，t为当前机器人负载，T为预设最大负载。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的物品配送任务分配方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的物品配送任务分配方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113821330A (zh) * | 2021-11-24 | 2021-12-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务调度方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN116911716A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 湖南迪嘉科技有限公司 | 一种同城聚合订单物流配送智能调度方法 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5035302A (en) * | 1989-03-03 | 1991-07-30 | Otis Elevator Company | "Artificial Intelligence" based learning system predicting "Peak-Period" times for elevator dispatching |
| WO2006126996A1 (en) * | 2005-05-24 | 2006-11-30 | Michael Saigh | System, method and process for order and delivery of classified goods and services through an amalgamated drive-thru complex |
| CN110636624A (zh) * | 2019-11-04 | 2019-12-31 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 资源配置方法、装置、设备和存储介质 |
| JP2020040774A (ja) * | 2018-09-10 | 2020-03-19 | 株式会社日立製作所 | 搬送システム、搬送管理装置及び物流レイアウト |
| WO2020119674A1 (zh) * | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 调度方法、调度装置、计算机可读存储介质和电子设备 |
| CN111459675A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 一种数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备 |
| CN111754051A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-09 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 通行时长预测处理方法及装置 |
| CN111832995A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-10-27 | 坎德拉（深圳）科技创新有限公司 | 物流配送方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN112036696A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-12-04 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 任务分配方法、任务分配装置、存储介质和电子设备 |
| CN112053067A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-08 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人的多任务递送方法、装置和机器人 |
| CN112053068A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-08 | 上海有个机器人有限公司 | 一种递送机器人的云端调度方法、装置和服务器 |
| CN112541610A (zh) * | 2020-08-13 | 2021-03-23 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112897263A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-04 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人的乘梯时长预测方法和系统 |
| CN113033971A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-25 | 上海有个机器人有限公司 | 一种服务器及递送机器人的运单调度方法、介质和装置 |
-
2021
- 2021-08-06 CN CN202110902044.3A patent/CN113642959A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5035302A (en) * | 1989-03-03 | 1991-07-30 | Otis Elevator Company | "Artificial Intelligence" based learning system predicting "Peak-Period" times for elevator dispatching |
| WO2006126996A1 (en) * | 2005-05-24 | 2006-11-30 | Michael Saigh | System, method and process for order and delivery of classified goods and services through an amalgamated drive-thru complex |
| JP2020040774A (ja) * | 2018-09-10 | 2020-03-19 | 株式会社日立製作所 | 搬送システム、搬送管理装置及び物流レイアウト |
| WO2020119674A1 (zh) * | 2018-12-14 | 2020-06-18 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 调度方法、调度装置、计算机可读存储介质和电子设备 |
| CN110636624A (zh) * | 2019-11-04 | 2019-12-31 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 资源配置方法、装置、设备和存储介质 |
| CN111459675A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 一种数据处理方法、装置、可读存储介质和电子设备 |
| CN111832995A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-10-27 | 坎德拉（深圳）科技创新有限公司 | 物流配送方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN111754051A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-09 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 通行时长预测处理方法及装置 |
| CN112036696A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-12-04 | 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 | 任务分配方法、任务分配装置、存储介质和电子设备 |
| CN112541610A (zh) * | 2020-08-13 | 2021-03-23 | 深圳优地科技有限公司 | 机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112053067A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-08 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人的多任务递送方法、装置和机器人 |
| CN112053068A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-08 | 上海有个机器人有限公司 | 一种递送机器人的云端调度方法、装置和服务器 |
| CN113033971A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-06-25 | 上海有个机器人有限公司 | 一种服务器及递送机器人的运单调度方法、介质和装置 |
| CN112897263A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-04 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人的乘梯时长预测方法和系统 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113821330A (zh) * | 2021-11-24 | 2021-12-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 任务调度方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN116911716A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 湖南迪嘉科技有限公司 | 一种同城聚合订单物流配送智能调度方法 |
| CN116911716B (zh) * | 2023-09-12 | 2023-11-28 | 湖南迪嘉科技有限公司 | 一种同城聚合订单物流配送智能调度方法 |
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